基于DWT和随机森林的运动自动分类方法

• 作者: 赵伟
• 来源期刊: 湘潭大学自然科学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 运动分类 惯性传感器 离散小波变换 角度估计 随机森林分类器
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 数学
• 页码范围: 107-110
• 页数: 4页
• 分类号: TP391|O241
• 字数: 3059字
• 语种: 中文

摘要

为了对运动员训练过程中的运动进行自动分类,以可穿戴式惯性传感器采集的信息为基础,提出了一种基于离散小波变换(DWT)和随机森林分类器的分类方法.首先,通过佩戴于身体特定部位的微型加速度计和陀螺仪,采集速度和角度信息,从而估计出运动员的膝关节和髋关节的运动角度.然后,通过DWT从关节角度信息中提取特征.接着,利用提取的特征集来训练随机森林分类器,以此实现运动的自动分类.实验结果表明,该方法能够有效分类出多类运动,具有较高的分类精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵伟	陕西理工大学体育学院	13	33	3.0	5.0